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药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals
maziyarpanahi/openmed
69
本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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系统流程图和架构建模工具

diagram-generator
zhaoxuya520/reverse-skill
274
本工具能够将自然语言、代码片段、数据结构或原始笔记等非结构化输入，转化为清晰、专业且可编辑的视觉图表。它全面支持Mermaid、PlantUML、Graphviz等多种图表标准，支持绘制流程图、序列图、UML组件图、ER图以及各种系统架构图，帮助用户可视化复杂的业务流程和系统设计。
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数字取证与事件响应分析

digital-forensics
zhaoxuya520/reverse-skill
491
本指南提供完整的数字取证和事件响应流程，用于安全事件调查。涵盖内存转储分析、磁盘时间线重建、网络流量（PCAP）分析，以及系统伪影（如事件日志、Prefetch）的收集与分析。确保在进行威胁狩猎和证据保全时，流程严谨、可追溯。
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高级技术文档与报告生成器

docs-generator
zhaoxuya520/reverse-skill
136
本技能用于生成高质量、结构化的技术文档，适用于README、API手册和架构设计。同时，它专业化地用于撰写正式的安全报告，覆盖渗透测试、逆向工程和CTF解题报告，确保报告具备证据链、可复现性及专业性。
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邮件安全与钓鱼分析

email-security
zhaoxuya520/reverse-skill
143
本指南提供了一个系统化的邮件安全审查流程，用于进行授权的钓鱼和欺诈邮件分析。核心功能包括：深度解析邮件头信息，评估SPF/DKIM/DMARC等协议配置，识别商业邮件欺诈（BEC）模式，并研究邮箱令牌滥用等高级威胁，适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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日志PHI脱敏与安全防护

enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士，用于防止受保护的健康信息（PHI）泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行，通过正则表达式脱敏结构化标识符（如SSN、邮箱），并使用模型处理自由文本PHI，确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
113
本技能负责执行核心的ETL流程，将OpenMed从文本中提取并编码的临床事实（如疾病、药物、测量值）映射到OMOP通用数据模型（CDM）v5.4。它用于在实体提取和源代码编码之后，将非结构化的NLP发现转换为标准化的、符合OMOP规范的记录，供OHDSI进行深度分析。
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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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基于泄漏门的去标识化评估

evaluating-with-leakage-gates
maziyarpanahi/openmed
257
用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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演进式模块化架构设计

evolutionary-modular-architecture
tech-leads-club/agent-skills
95
这是一份用于指导和构建大型、高弹性的平台架构的指南。它倡导使用“演进式模块化单体”模式，通过领域驱动设计（DDD）建立强大的逻辑边界和模块化结构。适用于系统设计初期、定义业务边界上下文、选择单体与微服务模式，以及确保与外部系统（如ERP、AI）有效解耦。
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代码与概念深度解析

explain
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
416
用于对复杂的代码片段、函数实现、系统架构或设计模式进行深度、结构化的解释。用户可以设定解释的深度（简单、标准或深入），从而获取包含目的、工作流程、关键决策和权衡利弊的全面解析，极大提高学习效率。
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批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir
maziyarpanahi/openmed
136
用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。
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